Вычислить скользящую среднюю в Excel

Я хочу вычислить скользящее среднее из последних, скажем, 20 чисел столбца. Проблема в том, что некоторые ячейки столбца могут быть пустыми, их следует игнорировать. Пример:

Скользящая средняя последних трех будет равна (155+167+201)/3. Я пытался реализовать это с помощью average, offset, index, но просто не знаю как. Я немного знаком с macros, так что такое решение будет работать нормально: =MovingAverage(A1;3)

Этот способ хорош простотой и удобством. Но, у него имеются и существенные недостатки. С помощью этого способа можно произвести подсчет среднего значения только тех чисел, которые располагаются в ряд в одном столбце, или в одной строке. А вот, с массивом ячеек, или с разрозненными ячейками на листе, с помощью этого способа работать нельзя.

Как сделать среднее значение в excel график?

· F[t] — это прогноз, сделанный в момент времени t; F[t+l] отражает прогноз во временной период, следующий непосредственно за моментом времени t;

Пример применения метода скользящей средней для разработки прогноза

Задача. Имеются данные, характеризующие уровень безработицы в регионе, %

• Постройте прогноз уровня безработицы в регионе на ноябрь, декабрь, январь месяцы, используя методы: скользящей средней, экспоненциального сглаживания, наименьших квадратов.
• Рассчитайте ошибки полученных прогнозов при использовании каждого метода.
• Сравните полученные результаты, сделайте выводы.

Для расчета прогнозного значения методом скользящей средней необходимо:

1. Определить величину интервала сглаживания, например равную 3 (n = 3).

3. Рассчитав скользящую среднюю для всех периодов, строим прогноз на ноябрь по формуле:

У ноябрь = 1,57 + 1/3 (1,42 – 1,56) = 1,57 – 0,05 = 1,52
Определяем скользящую среднюю m для октября.
m = (1,56+1,42+1,52) /3 = 1,5
Строим прогноз на декабрь.
У декабрь = 1,5 + 1/3 (1,52 – 1,42) = 1,53
Определяем скользящую среднюю m для ноября.
m = (1,42+1,52+1,53) /3 = 1,49
Строим прогноз на январь.
У январь = 1,49 + 1/3 (1,53 – 1,52) = 1,49
Заносим полученный результат в таблицу.

Сравнив стандартные погрешности, убеждаемся в том, что модель двухмесячного скользящего среднего больше подходит для сглаживания и прогнозирования. Она имеет меньшие стандартные погрешности. Прогнозное значение выручки на 12 месяц – 9 430 у.е.

Планирование продаж и денежных потоков по модели AR. Пример расчета в Excel

Некоторые трейдеры используют не две, а более скользящих средних с разными периодами. И для того, чтобы принять решение о покупке или продаже, они ждут, пока все эти линии выстроятся в определённом порядке (по возрастанию, либо по убыванию периода, соответственно).

Среднее значение по условию

Условием для нахождения среднего арифметического может быть числовой критерий или текстовый. Будем использовать функцию: =СРЗНАЧЕСЛИ().

Найти среднее арифметическое чисел, которые больше или равны 10.

Результат использования функции СРЗНАЧЕСЛИ по условию «>=10»:

Третий аргумент – «Диапазон усреднения» — опущен. Во-первых, он не обязателен. Во-вторых, анализируемый программой диапазон содержит ТОЛЬКО числовые значения. В ячейках, указанных в первом аргументе, и будет производиться поиск по прописанному во втором аргументе условию.

Внимание! Критерий поиска можно указать в ячейке. А в формуле сделать на нее ссылку.

Найдем среднее значение чисел по текстовому критерию. Например, средние продажи товара «столы».

Функция будет выглядеть так: =СРЗНАЧЕСЛИ($A$2:$A$12;A7;$B$2:$B$12). Диапазон – столбец с наименованиями товаров. Критерий поиска – ссылка на ячейку со словом «столы» (можно вместо ссылки A7 вставить само слово «столы»). Диапазон усреднения – те ячейки, из которых будут браться данные для расчета среднего значения.

В результате вычисления функции получаем следующее значение:

Внимание! Для текстового критерия (условия) диапазон усреднения указывать обязательно.

Давайте рассмотрим все параметры по порядку. Начнем с параметра «Период», как вы уже, наверное, догадались, здесь устанавливается требуемый период скользящей средней. Параметр «Сдвиг», позволяет сдвинуть скользящую среднюю вправо относительно графика цены (в данном случае установлен сдвиг вправо на 30 свечей).

Метод скользящей средней в Microsoft Excel. Разработка прогноза с помощью метода скользящей средней. Пример решения задачи

1. Ставим курсор в ячейку А2 (под набором чисел). В главном меню – инструмент «Редактирование» — кнопка «Сумма». Выбираем опцию «Среднее». После нажатия в активной ячейке появляется формула. Выделяем диапазон: A1:H1 и нажимаем ВВОД.
2. В основе второго метода тот же принцип нахождения среднего арифметического. Но функцию СРЗНАЧ мы вызовем по-другому. С помощью мастера функций (кнопка fx или комбинация клавиш SHIFT+F3).
3. Третий способ вызова функции СРЗНАЧ из панели: «Формула»-«Формула»-«Другие функции»-«Статические»-«СРЗНАЧ».

Используя MATLAB, как я могу найти 3-дневную скользящую среднюю определенного столбца матрицы и добавить скользящую среднюю к этой матрице? Я пытаюсь вычислить 3-дневную скользящую среднюю снизу вверх матрицы. Я предоставил свой код: Дана следующая матрица а и маска: a =.

Подобные документы

Разработка алгоритма на одном из алгоритмических языков для сглаживания экспериментальных данных с помощью маски простого скользящего среднего и маски взвешенного скользящего среднего. Масштабные коэффициенты для вывода графика. Результаты программы.

лабораторная работа [268,7 K], добавлен 19.02.2014

Прогнозирование как предвидение результатов развития хозяйственной структуры и перспективное планирование. Использование электронных таблиц MS EXCEL для решения экономических задач. Учет затрат на вспомогательные материалы. Этапы построения диаграмм.

курсовая работа [720,1 K], добавлен 16.04.2014

Расчёт скользящего среднего методом математического усреднения цифровых величин согласно условию задач. Составление таблицы и построение графика полученных результатов расчета. Сравнительный анализ решений трех заданий, построение их общего графика.

лабораторная работа [26,9 K], добавлен 15.11.2010

Использование электронных таблиц MS EXCEL для расчета затрат на вспомогательные материалы, прибыли, построение диаграмм. Подведение динамических итогов с применением сводных таблиц. Регрессионный анализ данных. Проведение финансового анализа в Excel.

контрольная работа [607,9 K], добавлен 29.03.2010

Понятие и особенности прогнозирования. Стандартная ошибка предсказываемого среднего значения. Прогнозирование при наличии авторегрессии ошибок. Точечное и интервальное прогнозирование, основанное на модели линейной регрессии, коэффициент ее детерминации.

контрольная работа [827,9 K], добавлен 08.01.2016

Программный пакет Microsoft Office и табличный процессор Excel. Задачи и основные функции в Microsoft Excel. Формулы в Microsoft Excel. Общие сведения об алгоритмах. Метод половинного деления. Понятие оптимизационных задач и оптимизационных моделей.

курсовая работа [333,4 K], добавлен 17.03.2008

Построение экономико-математической модели. Решение задачи с помощью надстройки MS Excel «Поиск решения». Целевая функция задачи. Формульный вид таблицы с исходными данными. Результат применения надстройки. Организация полива различных участков сада.

Чаще всего используются обычный линейный тренд и линия скользящего среднего. Линейный тренд – это прямая линия, расположенная таким образом, чтобы расстояние от неё до любой из точек графика было минимальным. Эта линия полезна в том случае, если есть уверенность, что последующие данные будут соответствовать тому же шаблону.

Прогнозирование в среде Excel

Например, трейдер задал размер минимального ценового диапазона равным 5 пунктам. Тогда при пересечении ценой линии скользящей средней снизу-вверх, он совершит покупку не ранее того момента, когда цена отойдёт от точки этого пересечения вверх на заданные 5 пунктов.

Методы планирования продаж и денежных потоков

Существует множество различных методов прогнозирования объема продаж (денежных потоков): модель скользящего среднего (MA, Moving Average), модель авторегрессии (AR, AutoRegressive), модель авторегрессии скользящего среднего (Autoregressive Moving Average model, ARMA), модель Бокса-Дженкинса и др. В данной статье мы более подробно разберем прогнозирование с помощью модели авторегрессии.

Авторегрессионная модель планирования объема продаж и денежных потоков имеет следующий аналитический вид:

где:

Y_i-1 – значение денежного потока и продаж в предыдущем периоде;

Excel вернет в ячейки С11:С24 прогноз на временные моменты с 11 по 24. Данный прогноз будет базироваться на связи между данными наблюдений базовой линии диапазона А1:А10 и временными моментами базовой линии с 1 по 10, указанными в ячейках В1:В10.

Индикатор скользящая средняя (МА) | Азбука трейдера

Взвешенное скользящее среднее . Вклад различных моментов времени можно учесть, вводя вес для каждого значения показателя в скользящем интервале. В результате получается метод взвешенного скользящего среднего, который математически можно записать так:

Использование скользящих средних в Excel

Например, нужно спрогнозировать продажи на ноябрь. Исследователь выбирает количество предыдущих месяцев для анализа (оптимальное число m членов скользящего среднего). Прогнозом на ноябрь будет среднее значение параметров за m предыдущих месяца.

Задача. Проанализировать выручку предприятия за 11 месяцев и составить прогноз на 12 месяц.

Сформируем сглаженные временные ряды методом скользящего среднего посредством функции СРЗНАЧ. Найдем средние отклонения сглаженных временных рядов от заданного временного ряда.

При расчете отклонений брали одинаковое число наблюдений. Это необходимо для того, чтобы провести сравнительный анализ погрешностей.

После сопоставления таблиц с отклонениями стало видно, что для составления прогноза по методу скользящей средней в Excel о тенденции изменения выручки предприятия предпочтительнее модель двухмесячного скользящего среднего. У нее минимальные ошибки прогнозирования (в сравнении с трех- и четырехмесячной).

Практическое моделирование экономических ситуаций подразумевает разработку прогнозов. С помощью средств Excel можно реализовать такие эффективные способы прогнозирования, как: экспоненциальное сглаживание, построение регрессий, скользящее среднее. Рассмотрим подробнее использование метода скользящего среднего.

Стратегия основанная на направлении движения скользящей средней

1. Определение стороны торговли с помощью скользящей средней. Если она направлена вверх, то вы делаете только покупки, если вниз — то только продажи. При этом точки входа и выхода из рынка определяются на основе других методов скользящих средних (в том числе и на основе более быстрой скользящей).
2. Разворот снизу вверх при положительном наклоне самого ценового рассматривается как сигнал на покупку, разворот сверху вниз при отрицательном наклоне самого ценового рассматривается как сигнал на продажу.
3. Метод скользящего среднего , основанный на пересечение ценой своего скользящего сверху вниз (при отрицательном наклоне обоих) рассматривается как сигнал на продажу, пересечение ценой своего скользящего среднего снизу вверх (при положительном наклоне обоих) рассматривается как сигнал на покупку.
4. Пересечение длинного коротким снизу вверх рассматривается как сигнал к покупке и наоборот.
5. Скользящие средние с круглыми периодами (50, 100, 200) иногда рассматриваются как скользящие уровни и сопротивления.
6. Исходя из того, какие скользящие направлены вверх, а какие вниз определяют какой восходящий а какой нисходящий (краткосрочный, среднесрочный, долгосрочный).
7. Моменты наибольшего расхождения двух средних с разными параметрами понимают как сигнал к возможному изменению тренда.

Именно за счёт этой различной «чувствительности» индикатора к одним и тем же изменениям цены и возникает такое явление как взаимопересечение скользящих средних. Хотя, если быть более точным, то правильнее будет сказать, что быстрая линия пересекает линию медленную. Ну, это всё нюансы, а как же это использовать в торговле?

Основные недостатки стратегий на основе МА

Отчасти эту проблему можно решать путём уменьшения периода МА. Ведь чем меньше будет период, тем чувствительнее она будет реагировать на каждое ценовое движение. В этом случае ценовое движение можно поймать у самых его истоков, однако здесь появляется другая проблема — большое количество ложных сигналов.

Масса ложных сигналов — это ещё один крупный недостаток стратегий на основе МА. И проявляется он, как уже сказано выше, тем сильнее, тем меньше периоды используемых скользящих средних. Для фильтрации такого рода ложных сигналов применяется целый ряд методов.

Методы фильтрации ложных сигналов

Для того чтобы отделить зёрна от плевел, или, в нашем случае — истинные сигналы от ложных, трейдеры применяют три основных метода:

Фильтрация сигнала по минимальному ценовому диапазону предполагает открытие соответствующей позиции только после того, как цена пройдёт некоторое заданное расстояние в»правильном» направлении после того, как этот сигнал будет получен.

Например, трейдер задал размер минимального ценового диапазона равным 5 пунктам. Тогда при пересечении ценой линии скользящей средней снизу-вверх, он совершит покупку не ранее того момента, когда цена отойдёт от точки этого пересечения вверх на заданные 5 пунктов.

Здесь важно не переборщить с размером этого самого минимального ценового диапазона. Здесь нужно найти золотую середину, чтобы и отложного сигнала застраховаться, и всю свою потенциальную прибыль при этом не упустить.

Фильтрация посредством применения «конверта» предполагает изображение скользящей средней не в виде отдельной линии, а в виде полосы состоящей из двух линий отстоящих от основной в обе стороны на равные расстояния (обычно задаваемые посредством процента).

Суть метода состоит в том, что сигнал считается подтверждённым лишь после того, как цена прошла через всю полосу целиком. По сути своей, этот метод есть не что иное, как частный случай фильтрации сигнала по минимальному ценовому диапазону, только диапазон этот здесь задан неконкретным значением в пунктах, а в процентах.

где x i –i -ое реальное значение переменной вi -й момент времени, аx ’ i –i -ое спрогнозированное значение переменной вi -й момент времени, N — количество прогнозов.

Основные сигналы даваемые индикатором

• В первую очередь всегда нужно отдавать себе отчёт в том, что скользящие средние не опережают рынок, а следуют вслед за ним. Соответственно сигналы получаемые на их основе всегда запаздывают по отношению к моменту начала движения рынка (и чем больше период МА, тем больше это запаздывание);
• Если в процессе торговли вы увидите, что индикатор соприкоснулся с ценовым графиком, то не делайте из этого скороспелых выводов. Дело в том, что хотя сам индикатор и не подлежит перерисовке, но его “кончик” постоянно находится в движении, обретая свою окончательную форму только после закрытия очередной свечи;
• Сам по себе индикатор МА не представляет из себя готовую торговую стратегию, не стоит торговать основываясь только на его сигналах. Но в сочетаниями с другими инструментами (в т.ч. с другими индикаторами технического анализа) он может стать надежным помощником трейдера;
• Скользящие можно использовать в качестве динамического уровня поддержки/сопротивления. Для этого, в зависимости от текущей волатильности цены, подбирают такой период МА, чтобы большая ее часть находилась под ценой (для линии поддержки) или над ценой (при е использовании в качестве линии сопротивления);

Программный пакет Microsoft Office и табличный процессор Excel. Задачи и основные функции в Microsoft Excel. Формулы в Microsoft Excel. Общие сведения об алгоритмах. Метод половинного деления. Понятие оптимизационных задач и оптимизационных моделей.